Mana yang lebih baik, Kimi atau DeepSeek?
Keunggulan lima poin Kimi K3 harganya 7.4 kali lipat per tugas. Artificial Analysis menjalankan setiap model lewat sepuluh tes yang sama, dari Terminal-Bench 4.0 sampai Humanity's Last Exam, dan menghitung biaya tiap tugas dengan tarif resmi pembuat modelnya. Di Humanity's Last Exam, salah satu dari sepuluh tes itu, Kimi K3 meraih 47% dibanding 39% milik DeepSeek V4.1 Flash, per 12 Oktober 2026.
Anda juga menunggu lebih lama dengan Kimi. Kimi K3 butuh 1,111 detik untuk menyelesaikan tugas rata-rata, sekitar 18 setengah menit. Flash milik DeepSeek butuh 304. API Moonshot menulis 41 token per detik, sedangkan API DeepSeek menulis 205.
| Model, data 12 Oktober 2026 | Intelligence Index | Biaya per tugas indeks | Waktu per tugas | Input / output per 1M token | Kecepatan output | Konteks | Bobot |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Kimi K3 (max) | 44 | $2.00 | 1,111 s | $3.00 / $15.00 | 41 token/s | 1M | Kimi K3 License |
| DeepSeek V4.1 Flash (max) | 39 | $0.27 | 304 s | $0.30 / $1.20 | 205 token/s | 1M | MIT |
| DeepSeek V4 Pro 0813 (max) | 36 | $0.67 | 455 s | $1.32 / $3.96 | 93 token/s | 1M | MIT |
| Kimi K2.6 (reasoning) | 27 | $0.80 | 1,002 s | $0.95 / $4.00 | 42 token/s | 262K | MIT Modifikasi |
| Kimi K2.7 Code | 26 | $0.54 | 445 s | $0.95 / $4.00 | 65 token/s | 262K | MIT Modifikasi |
Semua skor, biaya, waktu, dan kecepatan di tabel berasal dari Artificial Analysis (Intelligence Index v4.3.2). Harganya adalah tarif penuh yang dikenakan tiap pembuat di API-nya sendiri: daftar harga Moonshot untuk Kimi dan daftar harga DeepSeek untuk DeepSeek. Jika Anda datang untuk membandingkan Kimi K2 vs DeepSeek, tabelnya juga menjawab itu. Kimi K2.6 dan K2.7 Code meraih 27 dan 26, jadi keduanya kalah skor dari DeepSeek V4 Pro 0813, dan keduanya lebih mahal per tugas daripada Flash.
Apakah Kimi atau DeepSeek lebih baik di bahasa lain?
DeepSeek, dan selisihnya jauh di tes kami sendiri. Multilingual LLM Bench Whizi mengajukan 150 pertanyaan yang kami tulis dari nol, lima di tiap 30 bahasa, dan menilai setiap jawaban dengan kunci yang bersumber jelas. Kami menjalankan tiap model sekali dengan penalaran rendah dan selesai pada 2 Oktober 2026. DeepSeek V4 Pro meraih 44 dari 100 dan V4.1 Flash meraih 42. Kimi K3 meraih 31.3.
| Model, dijalankan 2 Oktober 2026 | Skor dari 100 | Margin 95% | Pengetahuan lokal (60 pertanyaan) | Idiom dan peribahasa (60) | Tata bahasa, aksara, tanggal (30) | Jawaban kosong | Biaya 150 jawaban |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Pro | 44.0 | 7.8 | 56.7 | 21.7 | 63.3 | 12 | $1.30 |
| DeepSeek V4.1 Flash | 42.0 | 7.8 | 48.3 | 25.0 | 63.3 | 10 | $0.41 |
| Kimi K3 | 31.3 | 7.3 | 46.7 | 11.7 | 40.0 | 0 | $0.81 |
Urutannya terbalik dari Intelligence Index. Kimi K3 tertinggal 12.7 poin dari DeepSeek V4 Pro, dan margin kesalahan pada ukuran sampel ini sebesar 7 sampai 8 poin untuk tiap model. Sebagian besar selisih ada di idiom serta pertanyaan tata bahasa, aksara, dan kalender. Di fakta lokal, Kimi K3 dan Flash milik DeepSeek hanya terpaut dua poin.
DeepSeek menang dengan beban tambahan. Setiap jawaban diberi anggaran 8,000 token, dan kedua model DeepSeek menghabiskan seluruhnya untuk berpikir pada 22 pertanyaan secara gabungan. Masing-masing mendapat nol. Kimi K3 tidak kehabisan sama sekali.
Lima pertanyaan per bahasa terlalu sedikit untuk meranking satu bahasa saja, jadi anggap bagian berikut sebagai petunjuk. Kimi K3 mengalahkan DeepSeek V4.1 Flash di 6 dari 30 bahasa, termasuk Arab dan Jerman, dan kalah di 16. Kedua lab berasal dari Tiongkok, dan dalam bahasa Mandarin Sederhana, Flash menjawab benar kelima pertanyaan. Kimi K3 benar dua.
Apakah Kimi atau DeepSeek lebih baik untuk coding?
DeepSeek V4.1 Flash, jika agen Anda bekerja di terminal. Di Terminal-Bench 4.0, salah satu dari sepuluh tes dalam indeks, skornya 27% dibanding 13% milik Kimi K3. DeepSeek juga unggul di AutomationBench-AA, 69% banding 58%. Kimi K3 menang di SciCode, yang meminta kode ilmiah dari spesifikasi tertulis, dengan 59% banding 52%.
Model coding Moonshot justru mengejutkan. Kimi K2.7 Code meraih 1% di Terminal-Bench 4.0 dan 48% di SciCode, sehingga di tes itu ia kalah dari kedua model DeepSeek V4. Kecepatan juga lebih penting dalam siklus coding daripada dalam obrolan. Dengan 205 token per detik, Flash milik DeepSeek menulis lima kali lebih cepat daripada Kimi K3. Claude vs DeepSeek menjalankan tes yang sama terhadap model tertutup.
Berapa biaya Kimi dan DeepSeek?
DeepSeek V4.1 Flash harganya sepersepuluh per token, atau kurang, dan V4 Pro 0813 kurang dari separuh. Per Oktober 2026, daftar harga Moonshot menarik $3.00 untuk setiap juta token yang Anda kirim ke Kimi K3 dan $15.00 untuk setiap juta yang ditulisnya. DeepSeek menarik $0.30 dan $1.20 untuk V4.1 Flash, serta $1.32 dan $3.96 untuk V4 Pro 0813. Keduanya memotong harga input yang ada di cache, menjadi $0.30 per juta pada Kimi K3 dan $0.006 pada Flash.
DeepSeek juga memangkas setiap tarif separuhnya di luar jam sibuk. Jam sibuknya pukul 01:00 sampai 04:00 dan 06:00 sampai 10:00 UTC pada hari kerja, jadi pekerjaan yang Anda kirim di akhir pekan membayar $0.15 dan $0.60 pada Flash. Halaman Moonshot tidak mencantumkan tarif di luar jam sibuk, dan kedua halaman tidak memberi token gratis untuk model-model ini.
Aplikasinya terbagi dengan cara yang sama. Di App Store AS, aplikasi DeepSeek gratis dan tidak mencantumkan pembelian dalam aplikasi. Aplikasi Kimi gratis diunduh dan menjual keanggotaan di dalam aplikasi, dari $19.00 sampai paket tahunan $374.99, data Oktober 2026.
Bisakah membangun produk dari bobot Kimi atau DeepSeek?
Bisa, pada keduanya, tetapi hanya bobot DeepSeek yang datang tanpa perjanjian apa pun. DeepSeek merilis V4.1 Flash dan V4 Pro 0813 di bawah lisensi MIT biasa di Hugging Face. Kimi K3 hadir dengan Kimi K3 License tersendiri, yang berangkat dari redaksi MIT dan menambah dua syarat. Kami membaca kedua berkas pada 12 Oktober 2026.
| Model terbuka, per Oktober 2026 | Lisensi | Siapa yang butuh kesepakatan terpisah | Kapan nama model harus tampil di aplikasi Anda |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V4.1 Flash | MIT | Tidak ada | Tidak pernah |
| DeepSeek V4 Pro 0813 | MIT | Tidak ada | Tidak pernah |
| Kimi K3 | Kimi K3 License | Perusahaan yang menjual model sebagai layanan, setelah pendapatan grup melewati $20M dalam 12 bulan | Di atas 100M pengguna bulanan atau pendapatan bulanan $20M |
Aturan tampilan adalah yang pertama dihadapi aplikasi yang tumbuh. Melewati salah satu batas, lisensi menyatakan nama itu "must be prominently displayed on the user interface of such product or service." Dua penggunaan dikecualikan dari kedua aturan: penggunaan internal yang tidak membuat orang luar menerima model atau hasil tulisannya, dan penggunaan lewat produk Moonshot sendiri atau mitra inferensi bersertifikatnya.
Ukuran juga penting, jika Anda berencana meng-host sendiri bobotnya. Kimi K3 punya 2.8 triliun parameter dengan 104 miliar aktif per token. DeepSeek V4.1 Flash punya 552 miliar dengan 16 miliar aktif, jadi ukurannya sekitar seperlima. Panduan LLM sumber terbuka membahas apa yang dibutuhkan untuk menjalankan bobot seperti ini.
Di mana Kimi dan DeepSeek menyimpan data Anda?
Kedua aplikasi menyimpannya di Tiongkok, dan API Kimi menyimpannya di Singapura. Kebijakan privasi Kimi untuk kimi.com dan aplikasi Kimi, diperbarui 24 Agustus 2026, menyebut Beijing Moonshot Technology dan menyatakan: "We store your personal information within the territory of the People's Republic of China." Kebijakan privasi DeepSeek menyatakan akan "collect, process and store your Personal Data in People's Republic of China."
Moonshot menjalankan platform pengembangnya lewat perusahaan yang berbeda. Kebijakan platform itu menyebut MOONSHOT AI PTE. LTD. dan menyatakan data yang dikumpulkan disimpan di server di Singapura. DeepSeek tidak menerbitkan kebijakan terpisah untuk API-nya, jadi Tiongkok satu-satunya lokasi yang disebutkan.
| Per Oktober 2026 | Aplikasi Kimi (kimi.com) | API Kimi (platform.kimi.ai) | Aplikasi dan situs DeepSeek |
|---|---|---|---|
| Perusahaan yang disebut | Beijing Moonshot Technology Co., Ltd. | MOONSHOT AI PTE. LTD. (Singapura) | Hangzhou DeepSeek Artificial Intelligence Co., Ltd. |
| Lokasi penyimpanan data Anda | Tiongkok | Singapura | Tiongkok |
| Obrolan dipakai untuk pelatihan | Ya, setelah de-identifikasi | Konten membantu mengoptimalkan model | Ya |
| Cara menolak pelatihan | Hubungi layanan pelanggan | Tidak dijelaskan | Hak yang tercantum, lewat email ke privacy@deepseek.com |
| Kebijakan terakhir diperbarui | 24 Agustus 2026 | 30 April 2025 | 10 Februari 2026 |
Kebijakan kedua aplikasi tidak menjelaskan adanya tombol di pengaturan untuk pelatihan. Kimi menyuruh Anda menghubungi layanan pelanggan, dan DeepSeek mencantumkan opsi penolakan yang dilakukan lewat email. Jika Anda menjalankan bobot terbuka di host yang Anda percaya, data Anda tidak sampai ke kedua perusahaan. Apakah DeepSeek aman membahas sisa kebijakan DeepSeek.
Sebaiknya pilih Kimi atau DeepSeek?
Pilih Kimi K3 jika skor penalaran tertinggi yang Anda butuhkan. Pilih DeepSeek jika Anda lebih peduli pada biaya per tugas, kecepatan, atau bahasa selain Inggris.
| Pilih Kimi K3 jika | Pilih DeepSeek jika |
|---|---|
| Anda ingin skor Intelligence Index yang lebih tinggi (44 melawan 39) | Biaya per tugas yang menentukan ($0.27 untuk V4.1 Flash melawan $2.00) |
| Pekerjaan Anda dokumen panjang (89% di AA-LCR melawan 84%) | Agen Anda bekerja di terminal (27% di Terminal-Bench 4.0 melawan 13%) |
| Anda ingin lebih sedikit tebakan keliru (AA-Omniscience 20 melawan minus 5) | Anda ingin jawaban cepat (205 token per detik melawan 41) |
| Anda memanggil API dan data harus tetap di luar Tiongkok (Singapura) | Anda bertanya dalam banyak bahasa (44 dan 42 melawan 31.3 di tes 30 bahasa kami) |
| Syarat lisensi Moonshot cocok untuk produk Anda | Anda akan menjual API atau aplikasi dari bobotnya (MIT, tanpa perjanjian) |
Whizi menyediakan keduanya di paket Pro, yaitu $29.99 per bulan dengan 2,500 kredit. Kimi K3 memakan 10 kredit per pesan di sana dan DeepSeek V4.1 Flash 1, dan tampilan berdampingan mengirim satu prompt ke keduanya. Jadi Pro membeli 250 pesan Kimi K3, atau 2,500 dari Flash. DeepSeek V4 Pro 0813 ada di Powerhouse seharga $49.99 (2 kredit), dan Starter tidak menyertakan keduanya. Jika yang Anda mau hanya DeepSeek, aplikasinya sendiri gratis dan Whizi tidak. Dokumen Kimi dan DeepSeek mencantumkan setiap barisnya.
- Pakai Kimi K3 saat skor penalaran tertinggi lebih penting daripada tugas 18 menit
- Pakai DeepSeek V4.1 Flash saat biaya per tugas, kecepatan, atau agen terminal yang menentukan
- Pilih DeepSeek untuk pertanyaan dalam sebagian besar bahasa selain Inggris
- Baca Kimi K3 License sebelum memasang model di aplikasi besar atau menjualnya sebagai layanan
- Panggil Kimi lewat API, bukan aplikasi, jika data Anda harus tetap di luar Tiongkok
Pertanyaan Umum
Apakah Kimi lebih baik daripada DeepSeek?
Di tes penalaran, ya. Di biaya, kecepatan, dan bahasa lain, tidak. Per 12 Oktober 2026, Kimi K3 meraih 44 di Artificial Analysis Intelligence Index melawan 39 milik DeepSeek V4.1 Flash. Tetapi biayanya $2.00 per tugas melawan $0.27 milik Flash, dan menulis 41 token per detik melawan 205. Di tes Whizi dalam 30 bahasa, kedua model DeepSeek V4 mengalahkan Kimi K3. Anda bisa membandingkan model AI berdampingan dengan mengirim prompt yang sama ke beberapa model sekaligus.
Apakah Kimi lebih murah daripada DeepSeek?
Tidak. Per Oktober 2026, Kimi K3 berharga $3.00 per juta token input dan $15.00 per juta token output di API Moonshot. DeepSeek V4.1 Flash berharga $0.30 dan $1.20, dan separuhnya di luar jam sibuk. Aplikasi DeepSeek gratis tanpa pembelian dalam aplikasi, sedangkan aplikasi Kimi menjual keanggotaan mulai $19.00. Statistik harga API LLM menunjukkan posisi harga per token seperti ini terhadap model median.
Apakah Kimi K3 open source?
Bobotnya terbuka, di bawah Kimi K3 License, bukan MIT biasa. Perusahaan yang menjual model sebagai layanan butuh kesepakatan terpisah dengan Moonshot setelah pendapatan grupnya melewati $20 juta dalam 12 bulan. Dan jika sebuah aplikasi punya lebih dari 100 juta pengguna bulanan atau pendapatan bulanan $20 juta, ia harus menampilkan nama Kimi K3. Bobot DeepSeek V4 adalah MIT biasa. DeepSeek vs ChatGPT menjelaskan perbedaan aplikasi, API, dan bobot terbukanya.
Apakah Kimi atau DeepSeek lebih baik untuk coding?
DeepSeek V4.1 Flash lebih baik untuk agen terminal, dengan 27% di Terminal-Bench 4.0 melawan 13% milik Kimi K3. Kimi K3 lebih baik untuk kode ilmiah, dengan 59% di SciCode melawan 52%, sedangkan Kimi K2.7 Code, model coding Moonshot, meraih 1% di Terminal-Bench 4.0. Alternatif ChatGPT untuk coding membandingkan model lain per tugas coding.
